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用通用服务器运行千亿参数大模型,可谓是前无古人,这一领域的积累完全是空白,没有任何经验可借鉴。,这样的优化显著减轻了内存带宽对Yuan2.0-102B模型推理解码效率的限制,从而进一步提升了模型的推理性能。
大鱼吃小鱼,小公司面临淘汰,注意,在整个推理过程中,计算时间占比达到了80%!,所谓张量并行,就先将卷积算子进行张量切分,然后把大模型中的注意力层和前馈层的矩阵计算权重,分别输入到多个处理器的内存中。
对于百亿参数模型,20-30GB显存就够了。然而,若想跑千亿参数,大约需要200-300GB的显存空间。,比如,当AI外呼机器人向消费者推荐优惠券时,对方问“有什么”,隐藏的是优惠券可以买到什么。当对方表示自己出差不方便时,他可以告诉消费者离自己最近的城市哪里可以使用。,科技进步的最终目的,一定是落入凡间。
预填充阶段生成的大量KV Cache,需要从显存/内存,搬运到计算单元中(工作量非常大),这些电话并非真人操作,毕竟人类是有情绪的,你接到的电话平静得像AI。事实上,他们也确实是AI。系统制定好话术,在一串串电话号码里扫描,挨个拨打电话,寻找意向客户,是现在企业惯常的操作。,然而,高端GPU服务器在市场中经常出现供不应求,极难获取的现象。,1个电话只要1分钱,比如Meta和微软等科技虽将其大语言模型标榜为“开源”,却并未公开底层技术相关的重要信息。而让他们意外的是,资源更少的AI企业和机构的表现更令人称赞。
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